Die Anwendung von Werkzeugen der künstlichen Intelligenz auf die in den Daten eines Managers erfassten, eigenen Erfahrungen und Fachkenntnisse ist ein klarer Weg, den Wettbewerbsvorteil einer Gesellschaft zu nutzen. Doch wie schaffen Gesellschaften die Datenebene, die für KI-gestützte Erkenntnisse, Effizienzsteigerungen und Geschwindigkeit erforderlich ist? Taylor Lowe, CEO und Gründer von Metal sowie KI-Spezialist für private Märkte, und Jessica Pizzo, Resource Partner beim Mid-Market-Investor Court Square, erörtern, was Manager berücksichtigen sollten, wenn sie entscheiden, welche Technologie sie kaufen und welche sie selbst entwickeln.
Lowe beschreibt die KI-Infrastruktur in drei Schichten. Die Datenebene umfasst sämtliche Informationen der Gesellschaft zu Transaktionen, Portfoliounternehmen, Dokumentation und Entscheidungen. Die Intelligenzebene enthält zentrale KI-Werkzeuge wie Suche und Agenten-Automatisierung sowie branchenspezifische Aufgaben wie Transaktionsbewertung, Benchmarking und Mustererkennung. Die dritte Schicht ist eine Schnittstelle, die sowohl für Menschen als auch für KI-Agenten zugänglich sein muss.
Bei der Wahl zwischen Kauf und Eigenentwicklung verweist Lowe auf Zeit bis zur Wertschöpfung, Gesamtkosten, Datenportabilität, Modellbindung, dauerhaften Personalbedarf und Opportunitätskosten. Viele Gesellschaften testen noch Standardwerkzeuge wie ChatGPT und Claude, andere beauftragen Berater mit maßgeschneiderten Lösungen. Lowe betont, dass ein Proof of Concept sich stark von einem skalierten System unterscheidet, das 50 bis über 100 Mitarbeiter versorgt, und dass Gesellschaften ohne eine kohärente Datenbasis an Grenzen stoßen werden.
Bei Court Square erläutert Pizzo, dass eine Eigenentwicklung wegen hoher einmaliger Kosten, Komplexität und der langfristigen Kosten für das Halten von Talenten verworfen wurde. Nach zwölf Monaten Werkzeugbewertung setzte die Gesellschaft auf Flexibilität beim Wechsel zwischen führenden Modellen und auf einen Anbieter mit Private-Equity-Expertise, der ihre Prozesse verstand und Workflows sowie Agenten ohne umfangreiche Einarbeitung entwickeln konnte.
Zentrale Akteure: Unternehmen: Metal, Court Square, PE Hub, ChatGPT, Claude | Personen: Taylor Lowe, Jessica Pizzo
Quelle: PE Hub · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing